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GPT-5.6 Luna (high) vs Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)

GPT-5.6 Luna (high) 平均分领先,为 8.0 vs 7.2。 GPT-5.6 Luna (high) benchmark 成本更低,为 $0.118 vs $0.567。 GPT-5.6 Luna (high) 更快,为 18.39s vs 97.68s,通过率为 71.0% vs 72.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-19

已对比模型

排名
#110
总输出令牌
139,395
响应时间(平均)
18.39s
总成本
$0.118
排名
#169
总输出令牌
302,730
响应时间(平均)
97.68s
总成本
$0.567
推荐模型 GPT-5.6 Luna (high)

它在这里得分最高(8.0),同时成本比Qwen3.5 Plus 2026-02-15 (medium)低约 4.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.6 Luna GPT-5.6 Luna high 发布日期: 2026-07-09 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 Qwen3.5 Plus 2026-02-15 medium 发布日期: 2026-02-15
分数 8.0 7.2
排名 #110 #169
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 7.9
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 71.0% 72.5%
不稳定测试 4 6
总运行次数 69 69
每个结果成本 5.882 4.047
总成本 $0.118 $0.567
输入价格 $0.200 / 1M $0.260 / 1M
输出价格 $1.200 / 1M $1.560 / 1M
缓存读取价格 $0.020 / 1M 不适用
缓存写入价格 $0.250 / 1M 不适用
总输入令牌 197,896 249,486
输出令牌 6,211 14,481
推理令牌 133,184 288,249
响应时间(平均) 18.39s 97.68s
响应时间(最大) 111.09s 304.85s
响应时间(总计) 422.93s 1562.81s
参数量 ~400B 总计 (~17B 激活) ~397B 总计 (~17B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#110 GPT-5.6 Luna

high
成本
$0.033
时间
34.2s
令牌
5,484 tok

#169 Qwen3.5 Plus 2026-02-15

medium
成本
$0.011
时间
125.5s
令牌
7,040 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
GPT-5.6 Luna 5.5 4.7 55.6% 2 15.63s 7,302 510 17,746
Qwen3.5 Plus 2026-02-15 6.6 7.1 44.4% 1 180.70s 6,950 420 80,595

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